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准确预测蛋白质突变的功能效应是一项关键且具有挑战性的任务。突变的功能效应不仅涉及其是否具有致病性（如“良性”或“有害”），更需量化其对蛋白质功能的具体影响，例如...
单细胞多组学技术通过在单个细胞层面同时测量多种分子模态（如转录组、表观基因组、染色质可及性和蛋白质组等），为揭示细胞异质性、发育轨迹和调控机制提供了前所未有的视...
生成式人工智能（AI）在计算生物学和生物医学领域的应用日益广泛，从药物分子设计到癌症放射治疗规划，其作为“智能助手”的潜力逐渐显现。然而，传统优化方法在面对生成...
多组学数据为揭示基因功能和疾病机制提供了前所未有的机会。然而，如何从海量数据中提取有意义的生物学见解仍是重大挑战。传统工具如基因集富集分析（GSEA）和过表达分...
单细胞和空间转录组学技术为解析细胞异质性提供了重要工具，但细胞类型注释作为其核心分析步骤，传统上依赖人工比对基因标记和参考数据，过程耗时且对领域知识要求较高。
阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease, AD）是一种复杂的神经退行性疾病，其发病机制涉及β-淀粉样蛋白斑块、tau蛋白缠结、免疫系统失调、代谢紊...
蛋白质是生命活动的基础，其功能由氨基酸序列折叠形成的三维结构决定。尽管传统实验技术（如X射线晶体学和核磁共振）能够揭示蛋白质结构的细节，但这些方法耗时长、成本高...
生物医学领域每天产生海量的科学文献，仅以COVID-19疫情期间为例，相关论文数量就超过40万篇。这些文献蕴含丰富的知识，如基因功能、疾病关联和药物相互作用等，...
单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术的快速发展为解析细胞异质性和疾病机制提供了高分辨率的数据基础。然而，如何从海量单细胞数据中提取有意义的生物学信息仍是一...
在精准医学时代，药物敏感性预测（Drug Sensitivity Prediction, DSP）作为优化癌症治疗方案的关键环节，面临着肿瘤异质性、高维组学数据...
在药物研发中，分子优化是连接基础研究与临床应用的关键环节。理想的药物分子需同时具备高效活性、良好稳定性、低毒性等多重特性。然而，这些性质之间往往存在相互制约的关...
抗体-抗原结合预测是抗体药物研发和免疫学研究中的核心问题。抗体通过与抗原特异性结合发挥中和病原体或标记清除的作用，其疗效高度依赖结合能力。然而，抗原的快速突变（...
大型语言模型（LLM）凭借其强大的语言理解和生成能力，被认为有潜力加速生物数据分析、实现自动化科学发现。然而，尽管这些模型在通用领域表现出色，其在生物信息学复杂...
随着基因组学的快速发展，全球范围内积累了海量的基因组数据。这些数据蕴含人类遗传多样性的重要信息，为疾病诊断、治疗及科学研究提供了宝贵依据。然而，数据的爆炸式增长...
如何实现从非侵入性脑记录中重建自然语言？传统方法通常依赖预构建的语言候选集，通过分类任务匹配从脑记录中解码的语义表示。然而，这种方法在处理开放词汇和复杂语义时存...
随着计算生物学的进步，传统方法在解决蛋白质折叠、功能注释及新生物分子设计等问题时逐渐显露局限性，例如计算复杂度高或泛化能力不足。而大语言模型（LLMs）凭借其强...
癌症功能蛋白质组学通过解析蛋白质表达及其翻译后修饰，为揭示肿瘤发生机制、发现生物标志物和治疗靶点提供了重要支持。尽管癌症基因组学和转录组学数据已通过项目如癌症基...
RNA作为生命活动中的核心分子，在基因表达调控和蛋白质合成中扮演关键角色。其代谢过程，包括剪接、翻译和降解等，受到多种顺式调控元件和反式因子的协同作用，表现出高...
蛋白酶作为生物体内重要的催化酶，通过特异性切割肽键，参与调控多种生理和病理过程，例如伤口愈合、组织重塑及癌症转移等。设计能够被特定蛋白酶高效识别和切割的肽段底物...
蛋白质与非编码DNA（NCDS）的相互作用是调控基因表达和代谢通路的关键，但其复杂性长期制约着高效生物工程的发展。传统方法依赖实验试错，耗时耗力；而现有深度学习...
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